Sei onde a máquina para. E onde eu entro. I know where the machine stops. And where I come in.
Este site mostra o processo, não só o resultado. Nenhuma resposta da máquina entra numa decisão sem passar por três checagens. This site shows the process, not just the result. No machine answer enters a decision without passing three checks.
8 projetos · 7 etapas · atualizado 09/2026 8 projects · 7 steps · updated 09/2026
Como começou meu interesse por IA How my interest in AI started
O gatilho e a crise The trigger and the crisis
Em março de 2026 eu não sabia quase nada de IA, software e sistemas. Não que hoje eu seja expert, mas desde então venho estudando e tentando aplicar isso no meu dia a dia e evoluir. Essa vontade surgiu em meio a um momento de estagnação profissional e de vida, onde busquei MBAs na área de dados e esbarrei na Pós-Tech da FIAP. Após a aula inaugural e o teste de nivelamento, senti uma grande frustração, um desespero e medo de não ser capaz de seguir aquela direção. Cheguei a mandar e-mail pra coordenação pedindo pra trocar de trilha. Mandei mensagem pra três professores perguntando se fazia sentido continuar, diante do meu contexto. In March 2026 I knew almost nothing about AI, software or systems. Not that I'm an expert today, but since then I've been studying, trying to apply it day to day, and improving. That drive came out of a moment of professional and personal stagnation, where I went looking for data-focused MBAs and ran into FIAP's Pós-Tech program. After the opening class and the placement test, I felt real frustration, a kind of despair, and fear that I wasn't capable of following that path. I even emailed the program coordination asking to switch tracks. I messaged three professors asking whether it made sense to keep going, given my background.
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O que o método produziu What the method produced
Sete projetos. Vários terminam num resultado que não era o esperado, publicado com a investigação do porquê. Seven projects. Several end in a result that wasn't expected, published with the investigation into why.
Painel de priorização municipal de alfabetização Municipal literacy prioritization dashboard
Um secretário de educação tem verba para atender poucos municípios por ano e precisa escolher quais. O painel ordena os municípios do estado pelo risco de furar a meta de alfabetização no ano seguinte, e faz o que quase nenhum modelo faz: quando o dado daquele estado não sustenta a previsão, ele escreve "não sei" na tela em vez de entregar um número inventado. An education secretary has budget to reach a handful of municipalities per year and has to choose which ones. The dashboard ranks a state’s municipalities by the risk of missing next year’s literacy target, and does what almost no model does: when that state’s data doesn’t support the prediction, it writes "I don’t know" on the screen instead of handing over a made-up number.
Separar o poupador com medo do câmbio do profissional que fraciona operação Telling the FX-scared saver apart from the professional who structures transactions
Duas pessoas compram a mesma stablecoin, no mesmo dia, em lotes parecidos. Uma está protegendo a poupança da queda do real. A outra está fatiando uma operação para ficar abaixo do valor que obriga a reportar. Para o sistema antifraude as duas são idênticas, e é por isso que a área de compliance afoga em alarme falso. Este projeto usa o estado da economia como pista para separar uma da outra. Two people buy the same stablecoin, on the same day, in similar-sized batches. One is protecting their savings from the real’s decline. The other is structuring a transaction to stay under the reporting threshold. To the anti-fraud system the two look identical, which is why compliance drowns in false alarms. This project uses the state of the economy as the clue that tells one apart from the other.
Auditar um ML que chegou pronto com afirmações que o código não sustentava Auditing a ready-made ML system whose claims the code didn’t back up
Um sistema de priorização de clientes de alta renda chegou pronto e rodando, com relatório e números convincentes. Ao conferir afirmação por afirmação contra o código, várias não se sustentavam. O projeto deixou de ser "melhorar o modelo" e virou a auditoria que separa o que dá para provar do que era história bem contada. A high-net-worth client prioritization system arrived already built and running, with a report and convincing numbers. Checking claim by claim against the code, several didn’t hold up. The project stopped being "improve the model" and became the audit that separates what can be proven from what was just a well-told story.
Um agente de crédito que não vê o score A credit agent that can’t see the score
Antes de colocar um agente de IA para opinar sobre crédito, alguém precisa responder se ele acrescenta alguma coisa ou só repete o que o modelo já disse. Aqui o agente escreve o parecer sem enxergar a nota do cliente nem o desfecho do empréstimo. Os dois cortes são de propósito: sem eles, não dá para distinguir raciocínio de repetição. Before putting an AI agent in charge of opining on credit, someone has to answer whether it adds anything or just repeats what the model already said. Here the agent writes its opinion without seeing the client’s score or the loan’s outcome. Both cuts are deliberate: without them, there’s no way to tell reasoning apart from repetition.
O saldo na carteira não é a liquidez sob estresse The balance in the wallet is not liquidity under stress
Enquanto a stablecoin está colada no dólar, o saldo na carteira e o dinheiro disponível parecem a mesma coisa. Numa crise de paridade eles deixam de ser, e a diferença aparece justamente no dia em que a empresa precisa do caixa. A calculadora estima quanto de uma reserva sobrevive a esse evento e quanto vira prejuízo, para a tesouraria descobrir o buraco antes e não durante. While the stablecoin is pegged to the dollar, the wallet balance and the cash on hand look like the same thing. In a peg-break event they stop being the same, and the difference shows up exactly on the day the company needs the cash. The calculator estimates how much of a reserve survives that event and how much turns into a loss, so treasury finds the hole beforehand, not during.
Pipeline que transforma o buraco de alfabetização em custo de investimento A pipeline that turns the literacy gap into an investment cost
Saber que um município está mal em alfabetização não diz quanto custa consertar, e é o custo que permite comparar dois municípios na hora de dividir orçamento. A esteira pega o dado bruto do governo e devolve, para cada município, uma estimativa em reais do investimento necessário para fechar o buraco. Knowing a municipality is doing poorly on literacy doesn’t say how much it costs to fix, and cost is what lets you compare two municipalities when splitting a budget. The pipeline takes raw government data and returns, for each municipality, an estimate in reais of the investment needed to close the gap.
Medir o que de fato melhora uma busca por significado Measuring what actually improves a semantic search
Toda mudança numa busca por significado parece melhorar alguma coisa quando você testa em três perguntas escolhidas a dedo. Este é o banco de provas que responde, com número e margem de erro, se a mudança melhorou de verdade ou se o ganho é menor que a incerteza da própria medição. Every change to a semantic search looks like an improvement when you test it on three hand-picked questions. This is the test bench that answers, with a number and a margin of error, whether the change actually helped or whether the gain is smaller than the measurement’s own uncertainty.
Descobrir quem vira detrator antes da nota do NPS chegar Spotting who turns into a detractor before the NPS score arrives
Um e-commerce só descobre que um cliente virou detrator quando a pesquisa de satisfação chega, depois que o dano já foi feito. O projeto tenta prever isso antes, a partir de dados operacionais do próprio pedido. Mas prever quem vai virar detrator não prova que a ação de recuperação (cupom, atendimento prioritário) funciona: são duas perguntas diferentes, e a segunda é a que decide se o ROI prometido existe de verdade. An e-commerce business only finds out a customer turned into a detractor when the satisfaction survey comes back, after the damage is already done. The project tries to predict this beforehand, from the order’s own operational data. But predicting who will become a detractor doesn’t prove the recovery action (a coupon, priority support) actually works: those are two different questions, and the second one is what decides whether the promised ROI is real.
Pergunte à base Ask the knowledge base
Uma busca sobre os conceitos e o método por trás destes projetos. Os resultados vêm das notas de verdade, com link para a fonte — não é um modelo generativo, é recuperação de texto: nunca inventa uma resposta que não esteja escrita aqui. A search over the concepts and the method behind these projects. Results come from the actual notes, with a link to the source — this isn't a generative model, it's text retrieval: it never invents an answer that isn't written here.
The knowledge base itself is in Portuguese, so results stay in Portuguese even when you type in English.